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python实现基于信息增益的决策树归纳
python实现基于信息增益的决策树归纳
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主要为大家详细介绍了Python实现基于信息增益的决策树归纳，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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西瓜书《机器学习》---第四章 决策树python代码实现
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【python代码实现】决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法以及人工神经网络分类算法的代码及数据
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资源中包括决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法、人工神经网络分类算法的代码（.ipynb，.py）和案例股票价格波动分析的数据（.csv），建议使用jupyter notebook打开.ipynb文件，体验更佳 1、资源配合博文《【python代码实现】决策树分类算法》、《【python代码实现】朴素贝叶斯分类算法》、《【python代码实现】人工神经网络分类算法及其实战案例（股票价格波动分析）》实
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基于 python 实现朴素贝叶斯分类-决策树-PCA人脸识别
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基于信息增益的决策树（python）
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自己用Python3.6.1 写的基于信息增益的决策树，信息熵函数、信息增益函数、多数表决函数、产生决策树的函数写的都比较清楚，直接下载放在python环境中就能出结果，数据用的是周志华老师的《机器学习》的表4.3。
python实现求特征选择的信息增益
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主要为大家详细介绍了python实现求特征选择的信息增益，可以同时适用于二值离散型和连续型的属性，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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基于python实现决策树算法CART
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python实现的Cart分类决策树和基于该决策树的随机森林
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用Python实现决策树分类算法
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1. 使用Python实现基本的决策树算法； 2. 主要使用pandas的DataFrame实现； 3. 为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别； 3. 没有画决策树图
python实现决策树分类算法
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python实现机器学习之决策树分类算法，简单易学，而且可直接运行。
决策树算法python代码实现
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内含原始数据集，测试集和实验要求，运用sklearn简单实现决策树，用于学习python，sklearn基础，能够生成决策树pdf以供入门者参考
python决策树代码
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5
基于信息增益的决策树.pdf
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。。。
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【代码分享】基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）
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本文主要介绍如何使用python的sk-learn机器学习框架搭建一个或多个：文本分类的机器学习模型，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目使用了决策树和随机森林2种机器学习方法进行实验，完整代码在最下方，想要先看源码的同学可以移步本文最下方进行下载。 博主也参考过文本分类相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。
基于python实现的传统机器学习分类算法源码集合(KNN决策树贝叶斯随机森林SVM等).zip
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人工智能框架决策树Python实现（基于numpy和pandas，不调sklearn方法）
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基于python实现常见机器学习算法源码+代码详细注释(包括逻辑回归、K均值、K进邻、贝叶斯、决策树).zip
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